Ano ang AI Meeting Copilot at Bakit Kailangan Mo ng Isa?

Ang kalendaryo ng modernong propesyonal ay isang larangan ng digmaan. Ang sunud-sunod na mga pulong ay karaniwan, ngunit ang tunay na hamon ay hindi lamang ang makaligtas sa mga tawag—kundi ang harapin ang kahihinatnan. Bawat pulong ay naglalabas ng isang alon ng administrative debt: ang hindi sinasabing gawain ng pag-unawa sa mga tala, pag-alala ng mga pangako, pagtatalaga ng mga gawain, at paggawa ng mga follow-up. Noong 2025, ang “busywork” na ito ay naging pangunahing hadlang sa produktibidad, kung saan ang mga eksekutibo ay gumugugol ng 8 hanggang 12 oras bawat linggo sa mga hindi espesyal na, administratibong gawain.1

Sa loob ng maraming taon, sinasabi sa atin na ang teknolohiya ang sagot. Mayroon tayong malalakas na platform para sa video conferencing, kolaborasyon, at chat. Gayunpaman, ang mga tool na ito ay kadalasang nagpapalala ng problema. Mahusay silang kumuha ng impormasyon—nagbibigay sa atin ng mga recording at hilaw na transcript—ngunit hindi sila marunong magproseso nito. Lumilikha sila ng mga digital asset na nangangailangan ng mas maraming oras at pansin natin, na nag-aambag sa tool fatigue at context switching.2 Ang isang recording ay isang file na kailangan mong panoorin muli. Ang isang transcript ay isang pader ng teksto na kailangan mong basahin. Idinodokumento nila ang administrative debt, ngunit hindi nila tinutulungan kang bayaran ito.

Ang susunod na hakbang sa produktibidad sa trabaho ay hindi magmumula sa isang mas mahusay na app na kailangan mong pamahalaan. Magmumula ito sa isang autonomous na kasosyo na gumagana para sa iyo. Ito ang pagsisimula ng AI Meeting Copilot—isang tunay na assistant na hindi lamang nagre-record ng kung ano ang sinabi, kundi naiintindihan kung ano ito at kung ano ang kailangang mangyari next.

Mula sa Passive Scribe hanggang Proactive Partner: Ang Ebolusyon ng Teknolohiya sa Pulong

Upang maunawaan ang rebolusyonaryong kalikasan ng isang tunay na AI copilot, makakatulong na tingnan ang teknolohikal na paglalakbay na nagdala sa atin dito. Ang ebolusyon ng mga tool sa pulong ay makikita bilang isang steady na pagbawas sa manual na pagsisikap ng user.

• Yugto 1: Ang Recorder. Ang orihinal na tool sa pulong. Lumilikha ito ng perpektong audio-visual na archive, ngunit nangangailangan ng maximum na pagsisikap ng user. Upang mahanap ang isang desisyon, kailangan mong i-scrub ang buong recording.
• Yugto 2: Ang Transcriber. Ang teknolohiyang speech-to-text ay nagko-convert ng pulong sa isang searchable na dokumento. Ito ay isang pagpapabuti, ngunit nagpapakita pa rin ito ng isang siksik na bloke ng teksto na kailangang basahin, bigyang-kahulugan, at isummarize ng isang tao nang manu-mano.3
• Yugto 3: Ang AI Notetaker. Ang unang tunay na hakbang sa AI assistance. Ang mga tool na ito ay nagbibigay ng transcript kasama ng automated na buod at mga highlight ng keyword.4 Bagama’t kapaki-pakinabang, kadalasang hinihiling nila na mag-log in ka pa sa isa pang platform, at ang kanilang output ay kasing husay lamang ng kanilang pinagbabatayan, kadalasang may depekto, na transcription.
• Yugto 4: Ang Integrated AI Copilot. Ito ang kasalukuyang state-of-the-art para sa marami, na may mga tool tulad ng Microsoft 365 Copilot na naka-embed diretso sa mga platform tulad ng Teams.6 Maaari silang sumagot ng mga tanong at bumuo ng mga tala sa real-time. Ito ay isang malakas na modelo, ngunit reaktibo pa rin ito—nangangailangan ito ng iyong aktibong pakikilahok at pagpaprompt sa loob ng application ng pulong.
• Yugto 5: Ang Agentic AI Copilot. Ito ang hinaharap, at ito ang paradigm na pinagbatayan ng SeaMeet. Ang isang agentic copilot ay gumagana nang autonomous. Lumalampas ito sa platform ng pulong para iproseso ang usapan, isynthesize ang mga output, at ihatid ang mga ito diretso sa iyong kasalukuyang workflow, na halos hindi nangangailangan ng interbensyon ng tao.8 Hindi ito isang tool na iyong pinapatakbo; ito ay isang assistant na iyong iniuutos.

Ang Tatlong Haligi ng Isang Matalinong Copilot

Ang isang tunay na AI meeting copilot ay hindi lamang isang solong feature; ito ay isang matalinong, magkakaugnay na sistema na binuo sa tatlong pundamental na haligi. Ang lakas ng buong istraktura ay nakadepende sa integridad ng bawat bahagi, simula sa pinakamababa. Ang sistemang ito ay kumakatawan sa isang value chain: ang katumpakan ay ang hilaw na materyal, ang pagsasama-sama ay ang proseso ng pagpino, at ang mga action item ay ang huli, na maaaring gawin na produkto. Ang pagkabigo sa anumang yugto ay nagiging walang saysay ang buong proseso.

Haligi 1: High-Accuracy Transcription - Ang Pundasyon ng Katotohanan

Ang lahat ng ginagawa ng isang AI copilot ay binuo sa transcript ng pulong. Kung mali ang transcript, ang bawat kasunod na pagsusuri ay magiging mali. Ito ang prinsipyong “garbage in, garbage out”.10 Isipin ang isang master baker na binigyan ng recipe na maling naka-listang “1 tasa ng asin” sa halip na “1 tasa ng asukal.” Kahit gaano kagaling ang baker, ang resulta ay magiging isang disaster.11

Ang pamantayan ng industriya para sa propesyonal, human-powered na transcription ay 99% accuracy o mas mataas.12 Sa kaibahan, maraming off-the-shelf na automated speech recognition (ASR) tools ang nahirapang lampasan ang 86% accuracy sa ideal na kondisyon, na may real-world na performance na kadalasang bumababa sa 60-70% na range.14

Ito ay hindi lamang mga typo. Ang isang solong error sa transkripsyon ay maaaring baguhin ang “I’m happy with the billing” sa “I’m not happy with the billing,” na ginagawang isang kritikal na palatandaan ng pagtaas ang positibong damdamin.10 Ang mga hindi tumpak na transkripsyon ay humahantong sa maling business intelligence, nasirang kredibilidad, at kahit na mga panganib sa legal o pagsunod.16 Iyon ang dahilan kung bakit ang SeaMeet ay ineenhenyero na may walang tigil na pagtuon sa katumpakan ng transkripsyon, na nagbibigay ng isang maaasahang pinagmumulan ng katotohanan na ginagawang posible ang lahat ng iba pang matalinong tampok.

Pillar 2: Matalinong Buod - Mula sa Bruto Data Hanggang sa Totoo na Pag-unawa

Kapag mayroon kang tumpak na transkripsyon, ang susunod na hamon ay ang pagbaba ng kahalagahan nito. Mayroong dalawang pangunahing diskarte sa automated na pagsasama-sama ng buod:

Tampok	Extractive na Pagsasama-sama ng Buod	Abstractive na Pagsasama-sama ng Buod
Paraan	Kinokopya ang mahahalagang pangungusap nang literal mula sa orihinal na teksto.	Naglalabas ng bagong, kakaibang pangungusap para iparaphrase ang pangunahing kahulugan.
Halimbawa	Isang digital na highlighter.	Isang sanay na taong nagsusulat ng tala.
Kalinisan	Kadalasan ay magkahiwa-hiwalay at kulang sa daloy ng salaysay.	Magkakaugnay, malinis, at madaling basahin.
Pinakamahusay na Gamit	Mga istrakturadong dokumento tulad ng mga artikulo sa balita.	Mga hindi istrakturadong usapan tulad ng mga pulong at tawag.

Ang mga pulong ay gulo, hindi linear, at puno ng palitan ng usapan. Ang isang extractive na buod ng isang tipikal na pulong ay magiging isang hindi magkakaugnay na halo ng mga magkahiwalay na pangungusap.18 Upang lumikha ng isang buod na talagang magagamit ng isang abalang propesyonal, ang isang abstractive na diskarte ay mahalaga. Pinagsasama nito ang daloy ng usapan sa isang maigsi, nababasa ng tao na salaysay.19

Ang pangunahing panganib ng mga abstractive na modelo ay “hallucination”—paglikha ng mga pahayag na hindi tama ang katotohanan.20 Gayunpaman, ang panganib na ito ay lubos na nababawasan sa pamamagitan ng pagpapakain sa modelo ng isang napakakatumpak na transcript mula sa Pillar 1. Sa isang malakas na pundasyon ng katotohanan, ang mga abstractive na buod ng SeaMeet ay parehong maganda at malinis at mahigpit na tapat sa orihinal na talakayan.

Pillar 3: Pagtukoy ng Mga Gawain na Kailangang Gawin - Pagbabago ng Usapan sa Pag-unlad

Ang huli, at marahil ang pinakamahalaga, na pillar ay ang nagtutulak ng momentum. Gamit ang advanced na Natural Language Processing (NLP), ang isang AI copilot ay maaaring mag-analisa ng transcript para matukoy at makuha ang mga tiyak na gawain, mga deadline, at mga responsibilidad.21 Ito ay sinanay na kilalanin ang mga linguistic pattern ng pangako—mga parirala tulad ng “Ipapadala ko ang ulat bago magbiyernes,” “Maaari mo bang sundan ang marketing?” o “Ang susunod na hakbang ay ang pag-schedule ng demo”.22

Ito ang bahagi na nagsasara ng loop sa pagitan ng talakayan at pagpapatupad. Tinitiyak nito na ang mga kritikal na susunod na hakbang ay hindi mawawala, na binabago ang isang passive na tala ng pulong sa isang aktibong plano ng proyekto.24 Ang pagiging maaasahan ng pagtukoy na ito, siyempre, ay ganap na nakadepende sa katumpakan ng transcript at ang kontekstwal na pag-unawa mula sa buod.

Kilalanin Ang Iyong Agentic AI: Ang Kinabukasan ay Nasa Iyong Inbox

Ang mga tampok na inilarawan sa itaas ay makapangyarihan, ngunit ang tunay na pagbabago ng paradigm ay nasa paano sila inihahatid. Karamihan sa AI na iyong nakikipag-ugnayan ngayon ay generative AI—isang makapangyarihang tool na reaktibo, naghihintay ng iyong utos para lumikha ng content.25 Ipinakikilala ng SeaMeet ang susunod na ebolusyon: agentic AI.

Ang isang agentic AI ay isang proactive, autonomous na manggagawa. Hindi mo ito inuutusan; binibigyan mo ito ng isang layunin, at plano nito at isinasagawa ang mga kinakailangang gawain para makamit ito.9 Isipin mo ito sa ganitong paraan:

• Ang isang generative AI ay maaaring magsulat ng isang follow-up email kung hihilingin mo ito.
• Ang isang agentic AI ay awtomatikong nagpoproseso ng iyong pulong, nagsusulat ng follow-up email na may perpektong buod at listahan ng mga gawain, at inihahatid ito sa iyo nang hindi mo kailangang magtanong.

Ito ang puso ng karanasan sa SeaMeet. Nakilala namin na ang huli na bagay na kailangan ng mga abalang propesyonal ay isa pang app na kailangang suriin, isa pang password na tandaan, isa pang dashboard na pamahalaan. Ang sentro ng propesyonal na buhay ay, at nananatili, ang email inbox.

Sa pamamagitan ng pagpapatakbo bilang isang email-based na ahente, hindi hinihiling ng SeaMeet na baguhin mo ang iyong pag-uugali. Nakikilala ka nito kung saan ka na nagtatrabaho.27 Ang karanasan ng user ay idinisenyo upang maging walang pagsisikap. Simple lang, magkaroon ka ng iyong pulong. Pagkatapos, ang iyong SeaMeet agent ay magsisimula ng trabaho, at makalipas ang ilang sandali, isang perpektong istrakturadong buod at isang malinaw na to-do list ay darating sa iyong inbox. Ang AI ang gumagawa ng trabaho; ikaw ay nakakakuha ng kalinawan at oras pabalik. Ang workflow na ito ay hindi lamang isang pagpili sa disenyo; ito ay isang estratehikong hakbang palayo sa app-centric na kumplikado patungo sa agent-centric, invisible na software na walang sagabal na nagsasama sa paraan ng iyong komunikasyon.

Konklusyon: Magtrabaho ng Agentic, Hindi Administrative

Ang kinabukasan ng trabaho ay mabilis na paparating. Ang mga nangungunang analyst ay hinuhulaan na ang AI ay magbabago ng mga organisasyon sa pundasyon, ina-automate ang mga regular na administrative na gawain at pinapaliit ang mga hierarchy para mapalaya ang mga empleyadong tao para sa mas malikhaing, estratehikong, at collaborative na trabaho.29

Isang AI Meeting Copilot ay isang pundamental na teknolohiya para sa transition na ito. Sa pamamagitan ng pagtagumpayan ng administrative debt na nalilikha ng bawat usapan, pinapayagan nito ang mga koponan na i-convert ang talakayan sa pag-unlad na may hindi pa nakikita na kahusayan. Hindi lamang ito tungkol sa paggawa ng mga meeting na mas kaunti ang kirot; ito ay tungkol sa pagbubukas ng collective intelligence ng inyong organisasyon.

Ang propesyonal sa malapit na hinaharap ay hindi magiging isang manager ng mga app, kundi isang direktor ng specialized AI agents. Ang inyong meeting copilot ay ang unang at pinakamahalagang miyembro ng bagong koponan na iyon. Ang hinaharap ng productivity ay hindi tungkol sa pagtatrabaho nang mas mahirap o kahit na mas matalino—itong tungkol sa mas mahusay na pagde-delegate. At nagsisimula ito sa inyong susunod na meeting.

Mga Sanggunian

1. 2025 Prialto Executive Productivity Report, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://www.prialto.com/reports/executive-productivity-report-2025
2. Ang Mga Lihim na Problema ng Sobrang Maraming Mga Tool sa Pakikipagtulungan - Goto Meeting, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://www.goto.com/blog/the-hidden-problems-of-too-many-collaboration-tools
3. Ano ang isang magandang antas ng katumpakan para sa transkripsyon? - University Transcription Services, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://universitytranscriptions.co.uk/what-is-a-good-accuracy-level-for-transcription/
4. www.read.ai, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://www.read.ai/#:~:text=Search%20Copilot%20is%20an%20AI,Try%20Search%20Copilot
5. Mga Buod ng Pulong, Transkripsyon, AI Notetaker & Enterprise Search | read.ai, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://www.read.ai/
6. Pamahalaan ang Microsoft 365 Copilot sa mga pulong at kaganapan ng Teams, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://learn.microsoft.com/en-us/microsoftteams/copilot-teams-transcription
7. Pangkalahatang-ideya ng AI sa Microsoft Teams para sa mga admin ng IT, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://learn.microsoft.com/en-us/microsoftteams/copilot-ai-agents-overview
8. www.ibm.com, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://www.ibm.com/think/topics/agentic-ai-vs-generative-ai#:~:text=This%20model%20is%20changing%20the,the%20overall%20energy%20consumption%20system.
9. Ano ang agentic AI? Kahulugan at mga pagkakaiba | Google Cloud, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://cloud.google.com/discover/what-is-agentic-ai
10. Kapag ang bawat salita ay mahalaga: Bakit ang katumpakan ng transkripsyon ng AI ay ang bagong lakas na hakbang. - 8x8, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://www.8x8.com/blog/when-every-word-counts-why-ai-transcription-accuracy-is-the-new-power-move
11. Bakit Ang Pagganap ng Transkripsyon ay Naghaharang sa Iyong Estratehiya sa AI - Cresta, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://cresta.com/blog/why-transcription-performance-is-holding-back-your-ai-strategy/
12. Ang Mahalagang Gabay sa Mga Serbisyo ng Tumpak na Transkripsyon: Pag-navigate sa 99% na Pamantayan ng Katumpakan - Athreon, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://www.athreon.com/the-essential-guide-to-accurate-transcription-services-navigating-the-99-accuracy-standard/
13. Mga Pamantayan ng Industriya Para sa Mga Serbisyo ng Transkripsyon - Efficiency, Inc., na-access noong Setyembre 6, 2025, https://eff-inc.com/2023/03/industry-standards-for-transcription-services/
14. AI vs Transkripsyon ng Tao: Gaano Katumpak ang Transkripsyon ng AI? Isang Malalim na Pagsisiyasat - Vomo, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://vomo.ai/blog/ai-vs-human-transcription-how-accurate-is-ai-transcription-a-deep-dive
15. Mga Estatistika ng AI vs Transkripsyon ng Tao: Maaari Ba ng Pagkilala sa Pagsasalita na Makamit ang Gintong Pamantayan ni Ditto?, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://www.dittotranscripts.com/blog/ai-vs-human-transcription-statistics-can-speech-recognition-meet-dittos-gold-standard/
16. Ang Mga Hamon ng (at Mga Solusyon sa) Pagsasalin ng Mga Hybrid na Pulong - Ditto, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://www.dittotranscripts.com/blog/the-challenges-of-and-solutions-to-transcribing-hybrid-meetings/
17. Ang Gastos ng Hindi Tumpak na Mga Transkripsyon: Bakit Mahalaga ang Katumpakan sa Bawat Industriya, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://transcriptioncity.co.uk/the-cost-of-inaccurate-transcriptions-why-accuracy-matters-in-every-industry/
18. Extractive vs Abstractive na Buod sa Kalusugan - Medium, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://medium.com/@abstractive-health/extractive-vs-abstractive-summarization-in-healthcare-bfe7424eb586
19. Extractive vs. Abstractive na Buod: Paano Ito Gumagana? - Prodigal, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://www.prodigaltech.com/blog/extractive-vs-abstractive-summarization-how-does-it-work
20. Tech Deep Dive: Extractive vs. abstractive na mga buod at paano isinusulat ito ng mga makina - Iris.ai, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://iris.ai/blog/tech-deep-dive-extractive-vs-abstractive-summaries-and-how-machines-write-them
21. ExtrAction - Mga Pahina ng GitHub, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://percivalchen.github.io/ExtractionWebsite/technical.html
22. Pagtukoy ng mga aksyon sa loob ng teksto - nlp - Linguistics Stack Exchange, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://linguistics.stackexchange.com/questions/11083/detecting-actions-within-text
23. aifenaike/Pagtukoy ng Mga Aksyon-Item sa Email - GitHub, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://github.com/aifenaike/Action-Items-Detection-In-Email
24. Ano ang isang AI Tulong sa Pulong? - Glyph AI, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://www.joinglyph.com/blog/what-is-an-ai-meeting-assistant
25. Ano ang agentic AI? (Kahulugan at gabay sa 2025) | Unibersidad ng Cincinnati, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://www.uc.edu/news/articles/2025/06/what-is-agentic-ai-definition-and-2025-guide.html
26. Ano ang Agentic AI? - AWS, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://aws.amazon.com/what-is/agentic-ai/
27. Baguhin ang Iyong Karanasan sa Email gamit ang isang AI Tulong sa Email - Slack, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://slack.com/blog/transformation/transform-your-email-experience-with-an-ai-email-assistant
28. Ano ang Mga Kalamangan at Kahinaan ng Mga AI Assistant para sa Email? - Gmelius, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://gmelius.com/blog/pros-and-cons-of-ai-assistants
29. Pagbabago ng Trabaho: Mga Hula ng AI ni Gartner Hanggang 2029 - SHRM, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://www.shrm.org/topics-tools/flagships/ai-hi/gartner-ai-predictions-through-2029
30. AI sa lugar ng trabaho: Isang ulat para sa 2025 - McKinsey, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/superagency-in-the-workplace-empowering-people-to-unlock-ais-full-potential-at-work